Free PDF Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, by Wes McKinney

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mehr zu diesem Buch zu erkennen, können Sie genau belichten, wie diese Veröffentlichung von entscheidender Bedeutung ist für Sie zu überprüfen. Dies ist nur einer der Gründe, warum Sie es lesen sollte. Dennoch heute Python For Data Analysis: Data Wrangling With Pandas, NumPy, And IPython, By Wes McKinney kann vorgeschlagen werden, die Fragen loswerden, die Sie zur Zeit begegnen, möglicherweise. Auch Sie haben die richtige Wahl, Beschaffung von Informationen und auch Faktoren aus anderen Quellen zu betrachten Notwendigkeit sind. Sie können mehr Zeit haben über die Probleme und Möglichkeiten zu lernen, um es zu lösen. Wenn Sie sich für Unterhaltung machen Spaß benötigen, können Sie einige von diesem Buch.

Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, by Wes McKinney

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Warum sollten Sie jeden Tag überprüfen, wenn Sie mehr Zeit haben? Haben Sie festgestellt, die genauen Gründe von Ihnen zu lesen? Viele versuchen, Leseroutine für ihre weit bessere Zukunft zu haben, aber in der Tat kann es sein schritten. Genau das, was ist los? Ist die Analyse Gewohnheit eine Gesellschaft, eigentlich Praxis, Anforderung oder etwas anderes? Wenn Sie wirklich wissen wollen, wie viele Menschen versuchen, sich selbst zu beeinflussen Analyseroutine haben, können Sie eine zusätzlich davon motiviert werden.

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Wes McKinney is the main author of pandas, the popular open sourcePython library for data analysis. Wes is an active speaker andparticipant in the Python and open source communities. He worked as aquantitative analyst at AQR Capital Management and Python consultantbefore founding DataPad, a data analytics company, in 2013. Hegraduated from MIT with an S.B. in Mathematics.

Produktinformation

Taschenbuch: 463 Seiten

Verlag: O'Reilly and Associates; Auflage: 1 (21. November 2012)

Sprache: Englisch

ISBN-10: 1449319793

ISBN-13: 978-1449319793

Größe und/oder Gewicht:

17,8 x 2,3 x 23,3 cm

Durchschnittliche Kundenbewertung:

3.7 von 5 Sternen

6 Kundenrezensionen

Amazon Bestseller-Rang:

Nr. 83.515 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)

Meine bisherige Erfahrung mit O'Reilly Büchern war eher durchwachsen: Oft werden entweder sehr starke Grundlagen vorausgesetzt oder es geschehen Sprünge zwischen Kapiteln die kaum nachzuvollziehen sind. Nicht so in diesem Buch. Wes McKinney hat es wirklich geschafft einen sorgfältigen Aufbau ohne Lücken zu Papier zu bringen, ohne dabei in Details unterzugehen. Das Buch beginnt mit NumPy um Grundlagen zu schaffen, erklärt sehr sorgfältig die Datenformate wie Dataframes und arbeitet sich langsam aber sicher zu recht komplexen Themengebieten hoch.Kann das Buch wirklich nur empfehlen - auch als Nachschlagewerk.

This book is really not for beginners, altough it says at the start that if someone is new to python coding they should start with the chapter at the end of the book. However, that too is not very helpful.

The book provided the structure and system the online help of these packages cannot provide, although I miss a deeper inside in matplotlib and a chapter in data structure and analysis theory

The books is really useful, but if you're not a programmer, you could find the book a bit dry. I mean, if you're interested in more stuff than just programming, this book may look a bit technical to you, but it's quite useful.

Wes McKinney, der lead-developer von Pandas, hat ein grundlegendes Buch geschrieben. Grundlegend für alle, die "scientific computing" mit python betreiben wollen. Die open source Python Pakete NumPy, SciPy, Matplotlib, iPython, und eben auch Pandas sind dafür unentbehrlich, und werden ausfuehrlich dargestellt -- von der Installation, zur Anwendung. Schön ist, dass es viele praxisnahe Beispiele im Buch samt Muster-Code gibt - z.B. zu den Themen Aggregierung, Daten, die sich zeitlich verändern oder Sortierung. Ich habe das Buch erst wenige Tage, und habe zumindest schon auf iPython 13.1 aktualisiert!

Ich war wirklich überrascht. Ich hatte Numpy und Co. schon seit mehreren Jahren benutzt und war angenehm überrascht. Das Buch ist voller extrem nützlicher Tips und Trickts für den Alltag. Die Pandas Beispiele sind sehr gut gewählt und bieten eine prima Grundlage für eigene Analysen. Learning-By-Example und Hans-On stehen hier im Vordergrund und sind allemal besser als trockene Theorie. Hut ab!

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